线程安全的可控制最大容量且带有过期时间的本地缓存

最近在公司优化一个接口的时候打算使用一个key-value结构的本地缓存。
需要实现的功能非常简单:
1、可以控制本地缓存的最大对象数量。
2、线程安全，防止发生OOM。
3、同时支持设置单个对象的过期时间。

面对这个需求，我的选择很多，有很多框架都做的非常好，但大多数框架对我来说都太重量级了，我希望一个简单高效的实现，所以我开发了一个简单的小工具，在这里可以分享下实现思路和开发当中遇到的问题以及解决办法。

首先是key-value的结构，我底层封装了一个Map来保存数据。然后要解决线程安全问题，所以我使用了
ConcurrentHashMap这个Map的实现，关于ConcurrentHashMap这个类网上有很多介绍，我在这里就不多说了。

接下来就是需要控制最多存储的对象数量，防止本地缓存太多对象(而且对象一直都被引用，还无法被GC)造成OOM，一开始我只是简单的使用比较size和最大值来判断是否还能添加对象，但是在后来的测试发现并发量非常高的时候会多存几倍的对象，为了保证性能我还不希望加锁或使用synchronized关键字，所以我选择了AtomicInteger这个原子类巧妙的处理添加和删除方法。这个问题的解决我会在代码里详细解释。

对于过期时间实现，我参考了Redis底层对于过期部分的实现，它分为主动和被动过期，前者更节约空间后者性能更好，为此我兼容了两者的优势，采取了主动+被动的方式，在查询时判断是否过期，如果过期，清除对象同时返回null(被动)。在添加元素时判断是否还有空间，如果有正常添加，如果没有触发全量过期，之后再判断是否有空间，有就添加，没有就返回添加失败(主动)。

具体代码如下

import org.apache.commons.lang3.StringUtils;

import org.slf4j.Logger;

import org.slf4j.LoggerFactory;

import java.util.Map;

import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

 * 本地缓存

 * 采用懒过期模式 在查询时才判断是否过期

 * 在缓存满了的时候触发主动过期过期

 * @author zhangmingxu ON 17:52 2019-05-20

public class LocalCache {

 private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(LocalCache.class);

 private static final int DEFAULT_MAX_NUMBER = 100; //默认最大缓存对象数

 private final Map String, Value> cache; //真正存储数据的Map，使用ConcurrentHashMap

 private final int maxNumber; //最大对象数

 //并发控制器，很重要，防止高并发下本地缓存对象个数超过maxNumber

 private final AtomicInteger cur = new AtomicInteger(0);

 * 使用默认最大对象数100

 public LocalCache() {

 this(DEFAULT_MAX_NUMBER);

 public LocalCache(int maxNumber) {

 this.maxNumber = maxNumber;

 this.cache = new ConcurrentHashMap >(maxNumber);

 * 添加

 * 判断是否超过最大限制 如果超过触发一次全量过期

 * 如果全量过期后还不够返回false

 * 由于1 2 不是原子的所以需要使用单独的AtomicInteger来控制

 * @param key 对应的key

 * @param value 值

 * @param expire 过期时间 单位毫秒

 public boolean put(String key, Object value, long expire) {

 if (StringUtils.isBlank(key) || value == null || expire 0) {

 logger.error("本地缓存put参数异常");

 return false;

 if (!incr()) { //如果CAS增加失败直接返回添加失败

 return false;

 if (isOver()) { //判断是否需要过期

 expireAll(); //触发一次全量过期

 if (isOver()) { //二次检查

 logger.error("本地缓存put时全量过期后还没有空间");

 decr();

 return false;

 putValue(key, value, expire);

 return true;

 * 获取时判断过期时间

 * 在这里实现懒过期

 public Object get(String key) {

 Value v = cache.get(key);

 if (v == null) {

 return null;

 if (isExpired(v)) {

 logger.info("本地缓存key={}已经过期", key);

 removeValue(key);

 return null;

 return v.value;

 * 判断是否过期，实现很简单

 private boolean isExpired(Value v) {

 long current = System.currentTimeMillis();

 return current - v.updateTime > v.expire;

 * 扫描所有的对象对需要过期的过期

 private void expireAll() {

 logger.info("开始过期本地缓存");

 for (Map.Entry String, Value> entry : cache.entrySet()) {

 if (isExpired(entry.getValue())) {

 removeValue(entry.getKey());

 * 为了保证cur和Map的size时刻保持一致这里我查询了put的注释及ConcurrentHashMap底层关于put的实现。

 * 发现如果put方法返回的不是null说明存在覆盖操作，如果是覆盖那么Map的size其实没有变，因为我们添加之前把cur的值增加

 * 上去了所以要在这里减下来。

 private void putValue(String key, Object value, long expire) {

 Value v = new Value(System.currentTimeMillis(), expire, value);

 if (cache.put(key, v) != null) {//存在覆盖 使得cur和map的size统一

 decr();

 * 这里也是为了保证cur和Map的size时刻保持一致只有在remove方法返回的不是null时才证明真正有对象被删除了，才需要把

 * cur减下来。这里出现remove返回为null是因为可能存在并发删除，两个线程删除同一个对象只能有一个删除成功(返回不是

 * null)，另一个(返回null)如果也减小了cur的值，会造成cur和Map的size不一致。

 private void removeValue(String key) {

 if (cache.remove(key) != null) { //真正删除成功了 使得cur和map的size统一

 decr();

 * 这里很重要，原来我使用的是cache.size() >= maxNumber;

 * 但是如果使用map本身的size方法会存在获取size和putValue方法不是原子的，

 * 可能多个线程同时都判断那时候还没执行putValue方法，线程都认为还没有满，大家都执行了putValue方法造成数据太多

 private boolean isOver() {

 return cur.get() > maxNumber;

 private boolean incr() {

 int c = cur.get();

 return cur.compareAndSet(c, ++c);

 * 因为CAS不一定是一定成功的

 * 所以这里通过循环保证成功

 private void decr() {

 for (; ; ) {

 int c = cur.get();

 if (c == 0) {

 logger.error("LocalCache decr cur is 0");

 return;

 if (cur.compareAndSet(c, --c)) {

 return;

 private static class Value {

 private long updateTime; //更新时间

 private long expire; //有效期

 private Object value; //真正的对象

 private Value(long updateTime, long expire, Object value) {

 this.updateTime = updateTime;

 this.expire = expire;

 this.value = value;

}

这里面最关键的就是AtomicInteger cur这个对象，它在put方法参数校验通过之后就加1(虽然当时还没有putValue)，使用这个操作让其他线程在后面的isOver方法中马上感知到数量变化，不会添加过多的对象。

保证cur的值和Map的Size时刻一致也很重要，并不是只要putValue了就加一(覆盖时虽然put进去了对象但是size不变)，remove了就减一(并发删除同一个对象只能有一个成功，可能多减了)，平常我们在使用Map的put和remove方法时往往忽略了它们的返回值，所以我建议大家仔细阅读源代码，加深理解。

并发测试代码如下:

 public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

 long start = System.currentTimeMillis();

 LocalCache localCache = new LocalCache();

 int n = 500; //线程数

 int m = 100000; //每个线程put个数

 CountDownLatch count = new CountDownLatch(n);

 for (int i = 0; i i++) {

 new Thread(() -> {

 for (int j = 0; j j++) {

 localCache.put(j + "", new Object(), 10);

 count.countDown();

 }).start();

 count.await();

 System.out.println("size:" + localCache.cache.size());

 System.out.println("cur:" + localCache.cur);

 System.out.println("耗时 " + (System.currentTimeMillis() - start));

原创文章，作者：Maggie-Hunter，如若转载，请注明出处：https://blog.ytso.com/60361.html